现在大数据的时代，面对大数据的话，再用excel就是以卵击石了。现在要进行数据分析就要用大数据分析工具了，那大数据分析工具都有哪些呢，我也是使用过不同的大数据分析工具的，不同的大数据分析工具各有特点，今天就跟大家谈谈大数据分析工具都有哪些：

R语言

R语言是一门开源的计算机的编程语言，就跟传统的C语言，Java语言类似。R语言可以进行数据分析、统计建模、数据可视化。R免费且体积小，安装包仅有70M，而且安装异常简单，所需操作环境十分随意。在数据清洗与数据分析的过程中，R语言的简洁强大十分给力。不少人对R语言所推崇的“向量化操作”的理念：不写循环，但是能做循环一样的事儿。但是缺点是对大文本处理差，另外一个也在于开源，package如果出错，烦死你。当你跑比较大的simulation，对效率有要求的时候，有时还是不得不用其他语言，这可能是10小时和10分钟的差别，毫不夸张。

Python

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，体现Python有利于各个业务之间的融合。和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。缺点是他的执行速度。Python不是一个完全编 译的语言，而是先编译为内部字节码形式，然后交由Python解释器来执行。而且另外一个缺点就是需要有编程基础，门槛高。

BI工具

大数据分析工具都有哪些呢，除了以上的编程语言之外，也可以使用BI工具进行大数据分析。并且BI工具进行大数据分析有显著的特点：

• 无代码，低门槛，可视化操作
• 强引擎，大数据，多样化处理

例如FineBI，它是一种自助式BI专用大数据分析工具，是一种用于大数据分析的完善产品。它有多种多样的嵌入数据图，大家可以拖动想要分析的数据到作业区，以制作数据图。此过程不需要编码。FineBI能用以快速分析工作流程的数据信息，制作汽车仪表板或构建大屏显示器。它更适合企业，可以与互联网大数据综合服务平台和各式各样多层次数据库查询一体化，因此在企业中得到普遍应用。

其性能完全不输编程语言它具有Spider大数据引擎。

其高性能可轻松实现亿级以内的数据秒级呈现：

• 大数据测试场景举例（1亿条数据量）：分组汇总（含第三方对比）

• 大数据测试场景举例（1亿条数据量）：控件过滤

其支持实时数据与抽取数据两种模式：

• 抽取数据：提供基于索引的高效计算引擎，含多种计算函数，通过数据预加载，支撑前端快速数据分析，适用于实时性要求不高的大数据分析场景。
• 实时数据：直接对接读取企业的数据库表进行分析，适用于对实时性要求较高的大数据分析场景。

关于大数据分析工具都有哪些，以上就是常常使用的三大大数据分析工具，其中针对有编程基础的可是试试R和python，但是针对无编程基础的，BI工具真是强烈推荐，而且也是最适合企业进行大数据分析的。下次问大数据分析工具都有哪些不妨可以试试这三个，其中finebi提供个人免费试用，完全可以试试再说！

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